Predicting ε50 for Lateral Response of Piles in Marine Clay Using an Evolutionary-Based Approach
محل انتشار: پانزدهمین همایش صنایع دریایی
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 784
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NSMI15_216
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1395
چکیده مقاله:
Analyzing piles subjected to lateral loads significantly depends on soil resistance at any point along the pile as a function of pile deflection, known as p-y curve. On the other hand, the deformation characteristics of soil defined as the soil strain at 50% of maximum deviatoric stress (ε50) has considerable effect on the generated p-y curve. In thisresearch, several models are proposed to predict ε50 specifically for designing very long pile foundations of offshore oiland gas platforms in South Pars field, Persian Gulf, Iran. Herein, ε50 is evaluated from extensive soil data of marineclays including in-situ and laboratory test results using evolutionary polynomial regression (EPR). It is demonstrated that the normalized cone tip resistance, which is an indication of soil undrained shear strength, leads to more realistic ε50 values compared with the laboratory-derived undrained shear strength parameter. Furthermore, the results of anumerical study on lateral pile-soil system are used in order to show the efficiency of the proposed model in predicting lateral pile response
کلیدواژه ها:
p-y curve ، laterally loaded pile ، piezocone penetration test (PCPT) ، marine clay ، evolutionary polynomial regression (EPR) ، South Pars field
نویسندگان
Babak Ebrahimian
Department of Infrastructure & Offshore Geotechnics (DIOG), Petroleum Industry Research Engineering Company (PIRE Co.), Tehran, Iran;
Aida Nazari
Department of Infrastructure & Offshore Geotechnics (DIOG), Petroleum Industry Research Engineering Company (PIRE Co.), Tehran, Iran;
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :